差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种全局优化算法，可用于解决复杂的优化问题。它源于遗传算法和进化策略，通过模拟自然界中的进化过程来搜索最优解。差分进化算法被广泛应用于函数优化、参数优化、机器学习等领域，具有较好的鲁棒性和全局搜索能力。
雷达数据的解析是雷达数据分析应用的基础，前段时间《新一代天气雷达》的作者张深寿老师推送了一篇天气雷达基数据解析的文章《Python读取和显示天气雷达基数据标准格式雷达基数据》，大家都受益匪浅，随着国内双极化相控阵雷达的应用兴起，有许多小伙伴希望我们能够科普双极化相控阵雷达的基数据解析，经过一段时间的整理，现在提供给各位小伙伴。
Differential Evolution（DE）是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。同时，DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，且不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求解的复杂环境中的优化问题。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的
Python中的集合专门用于存储信息，存储的元素无序且不能重复，它用一对花括号{}定义，数据之间用逗号隔开。
设某苗圃对一花木种子制定了5种不同的处理方法，每种方法处理了6粒种子进行育苗试验。一年后观察苗高获得资料如下表。已知除处理方法不同外，其他育苗条件相同且苗高的分布近似于正态、等方差，试以95%的可靠性判断种子的处理方法对苗木生长是否有显著影响。
对原序列做1阶12步差分，希望提取原序列的趋势效应和季节效应，差分后的时序图如下所示：
时序图显示，该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应 差分平稳化 对原序列做1阶差分消去趋势，再做4步差分消去季节效应的影响，差分后序列时的时序图：
我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用。
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。
一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析是一种常用的数据分析方法，其目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用及显著影响因素的最佳水平等。
本文从一个经典的优化函数开始，引出智能优化算法的价值。下图为2 维 Schwefel 函数的 3-D 曲面图，其中 x 和 y 的范围均为 [−500;500]，且仅取整数。从图上可以看出，除了位于右下角的全局最优解 (421;421) 外， Schwefel 函数还存在大量局部最优解。图中给出了三组局部最优解的实例，分别为 (204;−500)、 (421;−303) 和 (421;204)。
方差分析(Analysis of variance, ANOVA) ：——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著
近年来，有学者提出一种基于编码树的图结构信息度量，即结构熵，用于发现图中嵌入的自然层次结构。结构熵在生物数据挖掘、信息安全、图神经网络等领域得到了广泛的应用。
方差分析是一种常用的对数据进行分析的方法，用于两个及两个以上样本均数和方差差别的显著性检验。本文介绍单因素方差分析和双因素方差分析。 方差分析存在三个假设： 1、各样本总体服从正态分布。 2、各样本总体方差一样。 3、各样本总体相互独立。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
IBERT（Integrated Bit ErrorRatio Tester，集成误比特率测试工具），是Xilinx提供用于调试FPGA高速串行接口比特误码率性能的工具，最常用在GT高速串行收发器测试：
NumPy（Numerical Python的简称）是Python科学计算的基础包。
今天的算法是插值，细分是牛顿插值。关于插值可能大家听到最多的就是图像插值，比如100元的摄像头有4K的分辨率？？？其实这里就是使用的插值算法，通过已经有的数据再生成一些，相当于提升了数据的量。如果我们想放大图像，我们需要使用过采样算法来扩展矩阵。
1.异常值和缺失值的处理 这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。异常和缺失值会破坏数据的分布，并且干扰分析的结果，怎么处理它们是一门大学问，而我根本还没入门。 （1）异常值 3 ways to remove outliers from your data https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/ 提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法，作者认为移动中位数的方法最好，代码
我们在方差分析里面有讲过，方差分析有一个很重要的前提就是叫方差齐性。这一篇来讲讲如何来检验方差齐性。
在现有的基础上，燃气火焰的检测主要是基于火焰颜色特征，由于燃气火焰不同于普通火焰，其中蓝色分量较多，一般的检测方法准确度不够，故采取其他方法来检测火焰，下面主要介绍4个步骤的思路和主要的python代码。
在本文中，作者提出了CLIP2Video网络，以端到端的方式将图像语言预训练模型转换为视频文本检索模型。视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。
优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础，用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用，并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明，通过优化方法，能够提高系统效率，降低能耗，合理地利用资源，并且随着处理对象规模的增加，这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中，不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题，传统的优化方法（如牛顿法、单纯形法等）需要遍历整个搜索空间，无法在短时间内完成搜索，且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如，许多工程优化问题，往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点，寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题，主要包括：模仿自然界生物进化机制的遗传算法；通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法；模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法；模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法；模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法；源于固体物质退火过程的模拟退火算法；模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法；模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法；等等。这些算法有个共同点，即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展；在优化领域称它们为智能优化算法，它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **
使用NIRS_SPM进行激活分析的步骤包括：对原始数据进行格式转化、使用定位信息创建MNI空间坐标、滤波、一阶建模、GLM模型评估、设置设计矩阵、计算beta值等。
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效，因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
预测一个家庭未来三个月的用电量，估计特定时期道路上的交通流量，预测一只股票在纽约证券交易所交易的价格……这些问题都有什么共同点？
选自Hackernoon 作者：Rakshith Vasudev 机器之心编译 参与：蒋思源 本文为初学者简要介绍了 NumPy 库的使用与规则，通过该科学计算库，我们能构建更加高效的数值计算方法。此外，因为机器学习存在着大量的矩阵运算，所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效，因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中
Differential Information Aided 3-D Registration for Accurate Navigation and Scene Reconstruction
SVM 支持向量机 原理就不赘述了，相关文章可以看这里 支持向量机(SVM)用于上证指数的预测 支持向量机（SVM）入门详解（续）与python实现 支持向量机SVM入门详解：那些你需要消化的知识 SVM是一种十分优秀的分类算法，使用SVM也能给股票进行一定程度上的预测。 核心 因为是分类算法，因此不像ARIMA一样预测的是时序。分类就要有东西可分，因此将当日涨记为1，跌记为0，作为分类的依据。使用历史数据作为训练数据。 处理数据： 股票历史数据来源于yahoo_finance api，获取其中Op
合作协同进化已经引入协同进化算法，目的是通过分而治之的范式解决日益复杂的优化问题。理论上，协同改 变子成分的想法是十分适合解决大规模优化问题的。然而在实践中，没有关于问题的先验知识， 问题应如何分解是尚不清楚的。在本文中，我们提出一个自动分解策略，称为差分分组，可以揭示决策变量的底层交互结构和形成子成分，以使它们之间的相互依存关系保持到最低限度。我们在数学上展示这样一个分解策略如何从部分可分性的定义中产生。实证研究表明，这样的近最优的分解可以大大提高大规模的全局优化问题的解决方案的质量。最后，我们展示了这样一个自动分解是如何产生对多样的子成分的分布的更好的近似，导致一个对多样的子成分的计算预算的更高效的分配。
我们正在应对一场空前规模的流行病。全世界的研究人员都在疯狂地试图开发一种疫苗或COVID-19的治疗方法，而医生们正试图阻止这种流行病席卷整个世界。
HCIER&S面试高频面试知识点QOS，近期会将QOS专题的所有知识点及面试中考官问到的问题点做一个分析。
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化)，而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件，而右图的均值受时间的变化影响。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.11757.pdf
Matt MacGillivray 拍摄，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学会： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
在复杂的FPGA设计中，设计时钟方案是一项具有挑战性的任务。设计者需要很好地掌握目标器件所能提供的时钟资源及它们的限制，需要了解不同设计技术之间的权衡，并且需要很好地掌握一系列设计实践知识。不正确的设计或次优的时钟方案可能会导致在最好情况下较差的设计性能，或者在最坏情况下的随机和难以查找的错误。
---- 本文结构： 时间序列分析？ 什么是ARIMA？ ARIMA数学模型？ input，output 是什么？ 怎么用？－代码实例 常见问题？ ---- 时间序列分析？ 时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。 随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的特征不随时间而变化，就称此过程是平稳的。 下图所示，左边非稳定，右边
刚入手一本《白话深度学习与Tensorflow》，哈哈，一直看深度学习很火，其实自己一知半解，都没有对这个领域进行一点系统的学习，现在准备看看这本书，开始入门。毕竟深度学习是大趋势，个个都说是个坑，个个都往里跳。。。趁着有时间，了解了解也无妨。 初步感觉这本书比周志华老师的《机器学习》稍微好懂一点，讲实例和大比方居多，当然也有公式支撑。整体还不错，讲了基本神经网络、CNN、RNN、LSTM、HMM、Deep Residual Network（深度残差网络）这些耳熟能详的模型。 所以，一边看，一边做做笔记，也
本文结构： 时间序列分析？ 什么是ARIMA？ ARIMA数学模型？ input，output 是什么？ 怎么用？－代码实例 常见问题？ ---- 时间序列分析？ 时间序列，就是按时间顺序排列的，随时
一次指数平滑法Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 14 11:57:34 2017 @author: DaiPuWei """ """ 时间序列一次指数平移法，以电器销售额的预测为例 """ import pandas as pd import math def Index_Translation(data,alpha): """ 一次指数平移法函数 data是样本数
其中 c 和 x 为 n 维列向量， A 、 Aeq 为适当维数的矩阵， b 、 beq 为适当维数的列向量。
编写程序实现实验板测定芯片外部光敏传感器的电压，通过串口发送电压值。实验板安装上光线传感器，光线的强弱转换成电压的高低，经ADC转换以后通过串口将电压值发送给PC，可以通过串口调试软件读取电压值。每发送一次电压值的字符串消息，LED1闪亮一次。具体工作方式如下：
人工智能是一门研究模拟人类智能，实现机器智能的一门科学，那么，在找工作过程中，这些面试题常常会被问到。了解一二，有备无患。 关于Python 1、Python的函数参数传递方法？ 2、Python中的元类(metaclass)有哪些？ 3、@staticmethod和@classmethod的区别？ 4、类变量和实例变量区别？ 5、Python中单下划线和双下划线？ 6、字符串格式化:%和.format？ 7、迭代器和生成器的区别？ 8、说一说面向切面编程AOP和装饰器？ 9、怎么理解Python中重载？
从以上资料可以看出，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均值的变异情况，则总变异有以下两个来源：
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。 在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
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